presentation du cours d'algo
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86dec22113
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@ -1,5 +1,5 @@
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Les méthodes agile
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La planification agile
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Le mode itératif
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@ -0,0 +1,175 @@
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Première journée : Le langage Python
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+------------------------------------------------------+------------------------------------------------------------------------+
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| Contenus | Précisions et commentaires |
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+======================================================+========================================================================+
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| Recherche dans une liste, recherche du maximum dans | |
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| une liste de nombres, calcul de la moyenne et de la | |
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| variance. | |
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+------------------------------------------------------+------------------------------------------------------------------------+
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| Recherche d’un mot dans une chaîne de caractères. | On se limite ici à l’algorithme "naïf", en estimant sa complexité. |
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+------------------------------------------------------+------------------------------------------------------------------------+
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Séance 1 : Un apercu des possibles utilisations de Python
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+ Objectif de la formation
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+ les outils de travail avec Python
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+ éditeur de texte + IPython (commandes intéractives + `%run`)
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+ environnement de développement intégré (ex. Spyder)
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+ Notebook IPython (proche de Maple/Mathematica)
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Séance 2 : Éléments de base du langage
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- structures de données
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+ (),[],{}
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+ listes en compréhension
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- éléments du langage
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boucles, conditions, fonctions, itérateur, map , enumerate
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- Exemple en algorithmique de base
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::
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In [1]: def tri1():
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%timeit l1.sort()
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Séance 3 : Chaînes et fichiers
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+ traitement des chaines de caractères
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+ s.replace()
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+ s1 + s2
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+ un exemple de regexp simple
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+ type de fichiers
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+ mode d'accès
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+ glob.glob
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+ Sans doute ces points peuvent être intégrés dans la séance 2.
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Séance 4 : Python Objet & Bases de données
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+ Classe
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+ Méthodes
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+ Surcharge d'opérateurs
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+ Construire un exemple de classe progressivement
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Idéalement un exemple avec l'utilisation d'une base de données MySQL
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utiliser `pymysql`
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Deuxième journée : Python Scientifique
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Séance 5 : Calcul numérique avec Numpy
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+ Lecture fichiers (type structuré)
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+ Algèbre de base
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+ broadcasting
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+ stacking(hstack,vstack,dstack)
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+ boucle ou pas boucle einsum vs numba comme exemple
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Séance 6 : Graphiques avec Matplotlib
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+ `visite de la grande galerie <http://matplotlib.org/gallery.html>`_
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et de `la petite galerie <http://www.loria.fr/~rougier/coding/gallery/>`_
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+ construction d'un graphe simple en 2d en ajoutant des éléments
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graduellement pour enrichir le graphe (légendes, titre, ....)
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+ imshow , contouplot
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+ 3D ?
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Séance 7 : Calcul scientifique avec Scipy
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+ optimisation
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+ intégration, ode
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+ stats
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Séance 8 : Cas pratique de mise en oeuvre
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+ écrire des instructions conditionnelles avec alternatives,
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+ démontrer qu’une boucle se termine effectivement.
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+ organisation modulaire des programmes
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+ programmation structurée.
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1. Récupérer des données physiques ouvertes sur le réseau (T°, ...)
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2. Appliquer un traitement
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3. Mettre en forme une représentation graphique des données
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+ **Variables** : notion de type et de valeur d’une variable, types simples.
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Les types simples présentés sont les entiers, flottants, booléens et chaînes de caractères.
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+ **Expressions et instructions simples** :
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affectation, opérateurs usuels, distinction entre expression et instruction
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Les expressions considérées sont à valeurs numériques, booléennes ou de type chaîne de caractères.
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+ **Instructions conditionnelles**:
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expressions booléennes et opérateurs logiques simples, structurer et comprendre plusieurs
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instruction if. Variantes avec alternative (else).
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Les étudiants devront être capables de niveaux d’alternatives implantées par des instructions conditionnelles imbriquées.
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+ **Instructions itératives** :
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boucles for, boucles conditionnelles while.
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Les sorties de boucle (instruction break) peuvent être présentées et se
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justifient uniquement lorsqu’elles contribuent à simplifier notablement la
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programmation sans réelle perte de lisibilité des conditions d’arrêt.
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+ **Fonctions** :
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notion de fonction (au sens informatique), définition dans le langage utilisé, paramètres (ou arguments) et résultats, portée des variables.
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On distingue les variables locales des variables globales et on décourage l’utilisation des variables globales autant que possible.
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La récursivité sera présentée plus tard.
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+ **Manipulation de quelques structures de données**:
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chaînes de caractères (création, accès à un caractère, concaténation), listes (création, ajout
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d’un élément, suppression d’un élément, accès à un élément, extraction d’une partie de liste), tableaux à une ou plusieurs dimensions.
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On met en évidence le fait que certaines opérations d’apparence simple cachent
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un important travail pour le processeur. On met à profit la structure de
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tableau d’entiers à deux dimensions pour introduire la notion d’image
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ponctuelle (« bitmap »). Les algorithmes de traitement d’image seront abordés
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plus tard.
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+ **Fichiers** :
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notion de chemin d’accès, lecture et écriture de données numériques ou de type chaîne de caractères depuis ou vers un fichier.
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On encourage l’utilisation de fichiers en tant que supports de données ou de résultats avant divers traitements, par exemple graphiques.
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+ **Piles**
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Algorithmes de manipulation : fonctions 'push' et 'pop'. On utilise des listes
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(ou tableaux à 1 dimension) pour leur implantation.
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+ **Récursivité**
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On en présente les avantages et les inconvénients.
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+ **Tris** d’un tableau à une dimension de valeurs
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numériques : tri par insertion, tri rapide (ou 'quicksort'),
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tri par fusion. Application à la
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recherche de la médiane d’une liste de nombres.
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On étudie et on compare ces algorithmes de tri du point de vue des complexités temporelles dans le meilleur et dans le
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pire cas.
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@ -4,6 +4,6 @@ Annexes
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.. toctree::
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:maxdepth: 2
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exercices
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agile
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scrum
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@ -1,7 +1,8 @@
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Avant propos
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**Présentation de ce cours**
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Introduction
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- L'accent est mis sur l'approche **algorithmique scientifique**, dite algorithmique
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algébrique. L'algorithmique est un sous-domaine de l'algèbre et des
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@ -30,3 +31,22 @@ Avant propos
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limiterons l'exposé à deux langages d'implémentation des algorithmes : le **Python** pour la programmation
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impérative, modulaire et objet, et nous évoquerons aussi certains exemples en langage **OCaml**
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à propos de la programmation fonctionnelle, modulaire et générique.
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Objectifs de ce cours
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Il s'agit de :
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- maîtriser et concevoir un algorithmes de base,
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- choisir une représentations appropriée des données,
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- décomposer en sous-problèmes et affinements successifs,
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- organiser les modules ou fonctions.
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Le développement raisonné d’algorithmes et leur implantation
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permet d'acquérir les qualités suivantes :
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+ Analyser et modéliser un problème,
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+ Spécifier,
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+ Exprimer, une problématique, une solution ou un algorithme,
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+ Traduire un algorithme dans un langage de programmation,
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+ Concevoir un algorithme répondant à un problème précisément posé.
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@ -7,12 +7,17 @@ Qu'est-ce qu'un programme ?
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- Un **programme** est une suite de **phrases** ;
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- Une **phrase** est une **déclaration** ou une **expression** (*statement* en anglais) ;
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Exemple de déclarations :
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- `a = 1`
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- `b = 'c'`
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expression
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Exemple d'expressions :
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Une expression est une valeur caculée du langage, une opération arithmétique
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qui retourne une valeur du langage (entier, texte, valeur logique...)
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Par exemple, la ligne suivante est une expression effectuant une addition::
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5 + 6
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Autres exemples d'expressions :
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- 5 est une expression de type int
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- 4.5 est une expression de type float
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@ -21,6 +26,10 @@ Exemple d'expressions :
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- print ('c') est une expression de type None
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- raw_input est une expression de type string
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Exemple de déclarations :
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- `a = 1`
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- `b = 'c'`
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.. important:: Le signe égal est utilisé de deux manières
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@ -55,6 +64,17 @@ programme :
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2. communiquer avec des fichiers,
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3. communiquer avec d'autres programmes.
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Interaction avec l'utilisateur
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.. FIXME
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- lire et écrire dans un fichier
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- afficher du texte ou un nombre
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- lire du texte ou un nombre
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- les prompts
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La REPL
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Reference in New Issue